计算字符串相似度算法——Levenshtein
来源:互联网 发布:app开发用什么数据库 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 05:31
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Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。
许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。
编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance。
2.用途
模糊查询
3.实现过程
a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc和abe
b.将字符串想象成下面的结构。
A处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容。
abcabcabe0123a1A处 b2 e3
刚开始了看来半天也没理解这个变换啊,加之类是怎么回事。为方便理解我细化一下: (by huangxia73)
c.来计算A处 出得值
它的值取决于:左边的1、上边的1、左上角的0.
按照Levenshtein distance的意思:
上面的值和左面的值都要求加1,这样得到1+1=2。
A处 由于是两个a相同,左上角的值加0.这样得到0+0=0。
这是后有三个值,左边的计算后为2,上边的计算后为2,左上角的计算为0,所以A处 取他们里面最小的0.
d.于是表成为下面的样子
abcabcabe0123a10 b2B处 e3在B处 会同样得到三个值,左边计算后为3,上边计算后为1,在B处 由于对应的字符为a、b,不相等,所以左上角应该在当前值的基础上加1,这样得到1+1=2,在(3,1,2)中选出最小的为B处的值。
e.于是表就更新了
abcabcabe0123a10 b21 e3C处
C处 计算后:上面的值为2,左边的值为4,左上角的:a和e不相同,所以加1,即2+1,左上角的为3。
在(2,4,3)中取最小的为C处 的值。
f.于是依次推得到
abc 0123a1A处 0D处 1G处 2b2B处 1E处 0H处 1e3C处 2F处 1I处 1
I处: 表示abc 和abe 有1个需要编辑的操作。这个是需要计算出来的。
同时,也获得一些额外的信息。
A处: 表示a 和a 需要有0个操作。字符串一样
B处: 表示ab 和a 需要有1个操作。
C处: 表示abe 和a 需要有2个操作。
D处: 表示a 和ab 需要有1个操作。
E处: 表示ab 和ab 需要有0个操作。字符串一样
F处: 表示abe 和ab 需要有1个操作。
G处: 表示a 和abc 需要有2个操作。
H处: 表示ab 和abc 需要有1个操作。
I处: 表示abe 和abc 需要有1个操作。
g.计算相似度
先取两个字符串长度的最大值maxLen,用1-(需要操作数除maxLen),得到相似度。
例如abc 和abe 一个操作,长度为3,所以相似度为1-1/3=0.666。
4.代码实现
直接能运行, 复制过去就行。
5.猜测原理
为什么这样就能算出相似度了?
首先在连续相等的字符就可以考虑到
红色是取值的顺序。
1.今天周一 天周一
天周一 0123今1123天2123周3213一4331
实现是去掉“今”,一步完成。
2.听说马上就要放假了 你听说要放假了
你听说要放假了 01234567听11123456说22212345马33322345上44433345就55544445要66654555放77765456假88876546了99987664
这两个字符串是:
去掉“你”,加上“马上就”,总共四步操作。
3.还是没弄懂
6.结束
算法优化空间很大。
最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。
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